Los datos sintéticos son un conjunto de datos generados de forma artificial que imitan el comportamiento estadístico de los datos reales sin corresponder a personas o hechos reales. Es decir, se crean mediante algoritmos informáticos, basados por ejemplo en IA generativa, de forma que el conjunto sintético mantiene propiedades matemáticas o estadísticas similares a las del conjunto de partida. Así, al usarlos en análisis o pruebas se obtienen conclusiones parecidas a las que se obtendrían con los datos reales, pero sin contener información personal auténtica.
Conviene en este sentido destacar que los datos sintéticos no son datos anonimizados; la anonimización modifica o elimina identificadores en un conjunto real mientras que los datos sintéticos se generan desde cero para reproducir la distribución estadística origina. Su objetivo pasa por conservar las correlaciones y los patrones del conjunto original, permitiendo sustituir o complementar datos reales en diferentes usos. De hecho, la IA puede crear datos sintéticos que reemplacen a los datos reales en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático, manteniendo la utilidad del análisis sin los riesgos de privacidad.
¿Cómo funciona la generación de datos sintéticos?
La generación de datos sintéticos parte normalmente de un conjunto de datos reales y de algoritmos de machine learning o modelos estadísticos que aprender sus características. En líneas generales, el proceso implica aplicar métodos informáticos y técnicas de simulación para modelar la distribución de los datos reales y generar nuevas observaciones que coinciden con ellas. Estas técnicas pueden basarse en el análisis de las distribuciones estadísticas de las variables, en el entrenamiento de modelos generativos o redes neuronales avanzados para capturar las complejidades del conjunto original.
En este sentido, la generación de datos sintéticos pasa por las siguientes fases. En un primer momento, se lleva a cabo un análisis del conjunto de los datos original, estudiándose las características estadísticas y las correlaciones existentes. A continuación, se lleva a cabo un entrenamiento del modelo generativo con datos reales para aprender sus patrones. Después, el modelo entrenado produce datos sintéticos que mantienen las mismas distribuciones y relaciones estadísticas, validándose la calidad y utilidad de los datos generados en último lugar. Es decir, por último, se comprueba que los datos sintéticos reflejen adecuadamente el comportamiento el original y sean útiles para su finalidad.
En definitiva, el propósito fundamental no es copiar los datos reales ya existentes, sino generar datos complemente nuevos con un comportamiento estadístico equivalente. De esta forma, se garantiza que los datos sintéticos preservan las tendencias del conjunto original pero no contienen información sensible alguna.
¿Para qué se usan los datos sintéticos? Principales aplicaciones
El uso de datos sintéticos ha experimentado un notable crecimiento en los últimos años, impulsado por la necesidad de disponer de grandes volúmenes de información para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial y analítica avanzada. Las organizaciones, limitadas por las restricciones legales asociadas al tratamiento de datos personales, encuentran en los datos sintéticos una alternativa eficaz y segura para continuar innovando sin vulnerar el marco normativo vigente. Esta tendencia se observa especialmente en sectores como el financiero, tecnológico, sanitario o de investigación, donde la privacidad resulte un requisito crítico.
Uno de los principales usos de los datos sintéticos es el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y machine learning. Estos datos permiten simular patrones de comportamiento reales sin comprometer la identidad de las personas, lo que facilita el desarrollo de algoritmos más precisos y robustos. Asimismo, son ampliamente utilizados en entornos de validación y pruebas de software, donde se requiere simular interacciones o errores del sistema sin recurrir a datos sensibles.
Otro campo relevante es la simulación de escenarios complejos o poco frecuentes. Los datos sintéticos permiten recrear situaciones hipotéticas, como fraudes financieros o patrones atípicos de salud, útiles para probar la resiliencia de sistemas automatizados. Del mismo modo, resultan fundamentales en entornos de investigación y desarrollo donde se necesita experimentar sin limitaciones derivadas de la disponibilidad o confidencialidad de los datos reales. Finalmente, estos datos favorecen la colaboración entre equipos o con terceros, ya que, al no tener carácter personal, pueden compartirse sin restricciones legales, promoviendo así una innovación más ágil y segura dentro del marco del RGPD.
Ventajas y limitaciones de los datos sintéticos
Los datos sintéticos ofrecen importantes beneficios para las empresas y los proyectos de datos e inteligencia artificial, pero no son una solución si limitaciones; también presentan riesgos que deben conocerse y gestionarse.
Ventajas de los datos sintéticos
Entre las ventajas clave destacan el aumento de la privacidad y la flexibilidad para trabajador con los datos. Los datos sintéticos permiten analizar información realista sin exponer datos personales, lo que reduce drásticamente los riesgos de privacidad. Al no requerir grandes volúmenes de datos reales, las organizaciones dependen menos de información sensible y pueden generar la cantidad de datos necesaria de forma escalable y económica. Además, facilitan la compartición de datos entre equipos y terceros, ya que no llevan las restricciones legales de los datos reales. Además, resultan muy útiles para hacer pruebas y entrenar modelos en entornos controlados.
Limitaciones y riesgos de los datos sintéticos
No obstante, los datos sintéticos conllevan desafíos que se deben tener en cuenta. Un riesgo importante es que los datos generados pueden heredar los sesgos del conjunto real de partida. Si los datos originales son implementos o sesgados, los sintéticos también lo serán, lo que puede distorsionar los resultados. Además, en algunos escenarios los datos sintéticos pueden carecer del realismo o matices presentes en los datos reales; no capturar todos los detalles del mundo real puede limitar su efectividad. Igualmente, existe el riesgo de reidentificación si los datos sintéticos resultan demasiado parecido a los reales. Por último, la utilidad final de los datos sintéticos depende en gran medida de la calidad del modelo generativo empleado; un modelo pobre producirá datos inservibles.
En definitiva, aunque los datos sintéticos reducen muchas barreras, es fundamental validar su calidad y gestionar cuidadosamente estos riesgos para obtener resultados fiables.
Datos sintéticos y protección de datos: ¿qué dice el RGPD?
Desde una perspectiva legal, los datos sintéticos no están expresamente regulados por el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Sin embargo, su uso plantea cuestiones relevantes en materia de privacidad y cumplimiento normativo. En principio, si estos datos se generan adecuadamente y no permiten la identificación directa ni indirecta de personas físicas, no deberían ser considerados datos personales. La clave reside en la inexistencia de una posibilidad razonable de reidentificación, lo que los distinguiría claramente de los datos reales o incluso de los datos anonimizados.
A diferencia de los datos anonimizados, que derivan de conjuntos reales a los que se eliminan o modifican identificadores, los datos sintéticos son creados artificialmente mediante algoritmos y no representan hechos, personas ni situaciones reales. Esta diferencia conceptual es esencial desde el punto de vista jurídico. No obstante, si la generación parte de un conjunto de datos personales o sensibles, la empresa sigue sometida a las obligaciones del RGPD durante todo el proceso, y debe evaluar los riesgos y aplicar las medidas correspondientes.
En este sentido, un diseño deficiente del modelo generativo puede conducir a la creación de datos demasiado parecidos a los reales, lo que incrementa el riesgo de reidentificación. Por ello, en ciertos casos puede ser necesaria una Evaluación de Impacto en la Protección de Datos (EIPD). Además, se recomienda documentar adecuadamente las finalidades del tratamiento, los criterios de generación y las garantías técnicas adoptadas. Aplicar el principio de privacidad desde el diseño es esencial para garantizar la conformidad legal de los proyectos que utilicen datos sintéticos.
Cómo puede ayudarte Adaptalia en proyectos con datos sintéticos
Grupo Adaptalia puede asesorar a las empresas en el uso de datos sintéticos de forma segura y conforme a la normativa. Nuestro equipo multidisciplinar combina experiencia técnica y jurídica para apoyar cada fase de los proyectos de datos e IA. Entre nuestras líneas de trabajo se incluyen:
- Análisis legal y de riesgos de proyectos de datos e IA.
- Evaluación de si los datos sintéticos son realmente no personales, identificando posibles riesgos de reidentificación.
- Asesoramiento en cumplimiento del RGPD y gobernanza del dato, definiendo políticas claras para el tratamiento de datos sintéticos.
- Acompañamiento en proyectos de analítica avanzada e inteligencia artificial, garantizando que tanto el desarrollo técnico como los aspectos legales estén alineados.
En Adaptalia ayudamos a las empresas a aprovechar el potencial de los datos sintéticos sin comprometer la seguridad ni la legalidad. Contáctenos para asegurarse de que sus iniciativas con datos sintéticos se desarrollen con total garantía legal y técnica, y así impulsar la innovación respetando siempre la privacidad.
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